-Scholes 模型、RBF 网络下的 Black-Scholes 模型以及改进后的 RBF 网络下的 Black-Scholes 模型进行仿真，对三种模型的仿真结果进行对比分析得出结论。
5.1 实证过程中相关参数的估计
本文在使用 RBF 神经网络对可转换债券的期权部分进行定价时，选取 B-S 模型中的以下五个变量来当作输入变量。标的股票价格 S ：本文选取的是可转换债券标的企业的股票价格。行权价格 x ：发行公告书中规定的或调整后公示的价格。本文选取在沪深 2 个证券交易发行可转换债券的上市公司作为标的样本，首先进行参数估计，分析出每个样本中的五个影响可转换债券期权价值的关键因素，即标的资产的
